上市公司的盈利能力，是衡量其競爭力的重要指標(biāo)，也是投資人決定其投資去向的依據(jù)。因子分析是一種較為有效的信息分析技術(shù)，在盡可能不損失太多信息的情況下，將眾多具有相關(guān)性的變量簡化為少數(shù)幾個(gè)高度概括數(shù)據(jù)信息的因子來代替原有眾多的數(shù)據(jù)指標(biāo)，利用因子分析方法對上市公司的盈利能力進(jìn)行比較研究，不僅可以最大限度地減少主觀隨意性，而且還具有系統(tǒng)性、科學(xué)性、客觀性的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)運(yùn)用計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)軟件也可以大大減少指標(biāo)分析的工作量，是值得推廣的不同類公司績效比較分析方法。
一、研究設(shè)計(jì)
?。ㄒ唬颖具x取和數(shù)據(jù)來源 截止2009年12月31日，在我國A股市場上市的黑龍江省上市公司已達(dá)24家，其中有2家是被冠以ST標(biāo)記（ST阿繼和ST光明，黑化2010年被冠上ST黑化）。根據(jù)綜合性、可比性等原則，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取了黑龍江省的22家非ST類上市公司在新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)（http://finance.sina.com.cn/）上2009年披露數(shù)據(jù)。
?。ǘ┭芯糠椒?因子分析是通過變量的相關(guān)系數(shù)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)的研究，通過矩陣變化找出能影響相關(guān)系數(shù)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)的研究，找出能控制所有變量的少數(shù)幾個(gè)隨機(jī)變量去描述多個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系。通常把少數(shù)幾個(gè)隨機(jī)變量稱為因子。然后根據(jù)不同的相關(guān)性將變量分組，使相關(guān)性較高的變量在同一組。簡單來說，因子分析就是對多變量的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合和簡化，在保證數(shù)據(jù)真實(shí)的情況下，在低維的空間去解決高維的問題。因子分析主要經(jīng)過以下幾個(gè)步驟：第一，將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；第二，計(jì)算所有變量的相關(guān)矩陣R；第三，作KMO樣本測度（Kaiser-Meryer-Olkin，KMO）和Bartlett球體檢驗(yàn)。進(jìn)行因子分析首先要考察所選變量之間是否具有一定的線性關(guān)系，觀察其相關(guān)矩陣，進(jìn)行巴特利特球體檢驗(yàn)和KMO測度，以確認(rèn)待分析的原有若干指標(biāo)變量是否適合作因子分析；第四，因子提取。求R的特征根及相應(yīng)的單位特征向量，根據(jù)其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率提取出前若干個(gè)特征根及特征向量；第五，因子旋轉(zhuǎn)和命名。因子分析的目的不僅是要找出主因子，更重要的是知道每個(gè)主因子的意義，為便于對主因子進(jìn)行解釋，一般須對因子續(xù)荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，以達(dá)到結(jié)構(gòu)簡化的目的。第六，計(jì)算每一樣本點(diǎn)的因子得分并進(jìn)行綜合評價(jià)。
?。ㄈ┳兞窟x取 本文選取了12項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)衡量上市公司盈利能力：攤薄每股收益（X1）、主營業(yè)務(wù)利潤率（X2）、總資產(chǎn)凈利潤率（X3）、成本費(fèi)用利潤率（X4）、營業(yè)利潤率（X5）、銷售凈利率（X6）、凈資產(chǎn)報(bào)酬率（X7）、資產(chǎn)報(bào)酬率（X8）、銷售毛利率（X9）、主營利潤比重（X10）、扣除非經(jīng)常性損益后的每股收益（X11）、股本報(bào)酬率（X12）等，限于篇幅所限，原始數(shù)據(jù)在此從略。
二、實(shí)證結(jié)果分析
?。ㄒ唬㎏MO測度和Bartlett球體檢驗(yàn) 將黑龍江省22家上市公司的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，可以消除數(shù)據(jù)指標(biāo)不同量綱的影響，同時(shí)計(jì)算其相關(guān)系數(shù)矩陣，限于篇幅所限，標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)和相關(guān)系數(shù)矩陣在此從略。KMO測度和Bartlett球體檢驗(yàn)結(jié)果見（表1），可以看出：通過運(yùn)用SPSS17.0軟件求得樣本數(shù)據(jù)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后的相關(guān)系數(shù)矩陣的KMO值為0.586接近于0.6，表明可能不太適合做因子分析，但同時(shí)從表1中可以看出：巴特利特球度觀測值為411.165，對應(yīng)的概率值P接近于0（Sig=.000），在顯著性水平為0.05的情況下，概率P值遠(yuǎn)低于顯著性水平，應(yīng)該拒絕巴特利特球度檢驗(yàn)的零假設(shè)，可以認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位矩陣存在顯著差異，表明原有變量還是適合進(jìn)行因子分析。
?。ǘ┮蜃用?通過運(yùn)用SPSS17.0軟件，將原始數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后，根據(jù)其標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，求出樣本相關(guān)系數(shù)矩陣，并求其出特征值和特征向量，根據(jù)得出的特征值和特征向量，最終提取特征根大于1的因子，計(jì)算結(jié)果見（表2）?？梢钥闯觯呵叭齻€(gè)特征根大于1的初始因子的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了88.441%，即前三個(gè)因子能夠反映原有指標(biāo)88.441%的信息，因此上述12項(xiàng)指標(biāo)可以綜合成公共因子F1，F(xiàn)2和F3。將初始因子方差經(jīng)正交旋轉(zhuǎn)后得到（表3）?？梢钥闯觯航?jīng)過旋轉(zhuǎn)后，因子總的方差貢獻(xiàn)率沒變，只是適當(dāng)分散了不同因子的方差貢獻(xiàn)率，這樣能夠更好地對因子進(jìn)行解釋和分析。同時(shí)采用方差極大值法對初始因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)后得到（表4）。可以看出：公因子F1上載荷較高的利潤指標(biāo)是：X3（總資產(chǎn)凈利潤率）、X4（成本費(fèi)用利潤率）、X5（營業(yè)利潤率）、X6（銷售利潤率）；公因子F2上載荷較高的利潤指標(biāo)是：X7（凈資產(chǎn)報(bào)酬率）、X8（總資產(chǎn)報(bào)酬率）、X12（股本報(bào)酬率）；公因子F3上載荷較高的利潤指標(biāo)是：X2（主營業(yè)務(wù)利潤率）、X9（銷售毛利率）、X10（主營利潤比重）；從而將F1定義為綜合收益率因子，反映企業(yè)的綜合盈利情況；F2定義為：資本資產(chǎn)報(bào)酬率因子，反映企業(yè)的投資回報(bào)水平；F3定義為：主營業(yè)務(wù)盈利因子，反映企業(yè)運(yùn)用主營業(yè)務(wù)創(chuàng)造利潤水平。
?。ǘ└饕蜃拥梅趾途C合得分 首先，采用回歸法計(jì)算各公共因子得分；然后，再根據(jù)各公因子得分與各公因子方差貢獻(xiàn)率占各公因子累計(jì)方差貢獻(xiàn)率的比重求解綜合績效得分，如果企業(yè)在某一項(xiàng)因子得分大于0說明其在該項(xiàng)因子的盈利能力超過樣本平均水平，反之則低于樣本平均水平；而綜合績效得分大于0的上市公司相應(yīng)其盈利能力狀況較好，且其分值越大越好；綜合績效得分小于0的公司相應(yīng)盈利狀況較差，且其絕對值越大越不好，得分處于0分附近的公司其盈利能力處于一般水平，并根據(jù)相關(guān)專家意見，每項(xiàng)因子得分都大于0且綜合績效得分超過60的為盈利質(zhì)量良好公司，大于100的為盈利質(zhì)量優(yōu)秀公司；每項(xiàng)因子得分都小于0且綜合績效得分低于-60的為盈利質(zhì)量劣質(zhì)公司，而低于-100的則為盈利質(zhì)量極差公司。最后計(jì)算出每個(gè)上市公司的綜合得分來分析黑龍江省各家上市公司的綜合盈利能力，見（表5）?？梢钥闯觯涸谒芯康暮邶埥〉?2家上市公司綜合盈利能力得分最好的是佳通（76.62637），最差的為黑化股份（-125.526），二者相差有200分之多，差異懸殊巨大。在這22家上市公司中綜合得分大于0的有12家，其中盈利質(zhì)量評級為優(yōu)秀的公司沒有，盈利質(zhì)量評級為良好的只有哈藥股份、三精制藥和恒豐紙業(yè)等三家；佳通雖然綜合得分排名第一，但由于其主要業(yè)務(wù)盈利因子得分（F3）小于0，未能達(dá)到平均水平，因而不符合良好標(biāo)準(zhǔn)；得分為負(fù)的有10家，其中盈利質(zhì)量評級為劣質(zhì)的公司沒有，但盈利質(zhì)量評級為極差的卻有2家；其余大多數(shù)公司綜合盈利能力處于一般?？梢钥闯觯汉邶埥∩鲜泄究傮w的綜合盈利能力有待改善。
?。ㄈw類分析 在前面對黑龍江省22家上市公司進(jìn)行因子得分分析的基礎(chǔ)上，將每個(gè)上市公司的各個(gè)因子得分作為變量，進(jìn)行歸類分析得到結(jié)果如（表6）。第一類特點(diǎn)：每家上市公司在F1、F2和F3因子得分全為正，綜合業(yè)績得分位居前茅，各項(xiàng)盈利指標(biāo)都很強(qiáng)，而且比較均衡，它們具有較強(qiáng)的綜合盈利能力、資本資產(chǎn)報(bào)酬率高和主營業(yè)務(wù)盈利能力突出等特點(diǎn)，呈現(xiàn)出良好的綜合盈利能力和發(fā)展趨勢。暫且定義為盈利能力全面綜合發(fā)展型。第二類特點(diǎn)：每家上市公司在F1、F2和F3因子上總有一項(xiàng)得分為負(fù)，而且相對于本企業(yè)的其他二個(gè)因子得分來說，體現(xiàn)出明顯的弱勢，需要亟待改進(jìn)；比如像佳通和東安動(dòng)力上市公司的F1綜合盈利因子和F2資本資產(chǎn)報(bào)酬因子得分極高，但其F3主營業(yè)務(wù)盈利因子卻得分為負(fù)，體現(xiàn)出他們在運(yùn)用主營業(yè)務(wù)創(chuàng)造盈利的能力上相對較差，這是其今后需要努力改善的地方；同樣道理萬向德農(nóng)的資本資產(chǎn)報(bào)酬能力較差；大慶華科和北大荒的綜合盈利能力相對較差。這類企業(yè)在綜合業(yè)績得分上總體來講位居中上游，但是部分地方發(fā)展不均衡，需要改善；所以暫且將它們定義為盈利能力全面綜合發(fā)展欠缺型。第三類特點(diǎn)：每家上市公司在F1、F2和F3因子上只有一項(xiàng)得分為正，而且相對于本企業(yè)的其他二個(gè)因子得分來說，體現(xiàn)出明顯的強(qiáng)勢，比如像哈投股份、臥龍地產(chǎn)、哈空調(diào)、東方集團(tuán)、中國中期和工大高新在F1因子上的得分為正，說明其綜合盈利能力相對較強(qiáng)；而華電能源則有著相對較強(qiáng)的資本資產(chǎn)報(bào)酬能力（F2得分為正）；億陽信通、天倫置業(yè)和航天科技則在主營業(yè)務(wù)盈利上體現(xiàn)出較大的優(yōu)勢（F3得分為正）；這類企業(yè)在綜合業(yè)績得分上位居中下游，各項(xiàng)盈利能力發(fā)展不均衡，呈現(xiàn)單極化趨勢；所以暫且將它們定義為盈利能力發(fā)展單級型。第四類特點(diǎn)：每家上市公司在F1、F2和F3因子得分全為負(fù)，綜合業(yè)績得分位居最后，各項(xiàng)盈利指標(biāo)都很差，需要全面改進(jìn)各項(xiàng)盈利能力；所以暫且將它們定義為盈利能力亟需全面改進(jìn)型。
三、結(jié)論
本文突破以往學(xué)者從償債能力、資產(chǎn)營運(yùn)能力、成長能力和盈利能力等多方面財(cái)務(wù)指標(biāo)來評價(jià)上市公司綜合業(yè)績的固定模式，單純從上市公司盈利能力角度選取黑龍江省的22家非ST類上市公司2009年披露的12項(xiàng)盈利性財(cái)務(wù)指標(biāo)來進(jìn)行純盈利性的因子分析，并找出了影響黑龍江省上市公司盈利能力的主要因子即：綜合收益率因子、資本資產(chǎn)報(bào)酬率因子和主要業(yè)務(wù)盈利因子。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：黑龍江省上市公司的盈利能力整體水平不高，大多數(shù)公司綜合盈利能力處于一般水平，而且不同公司之間盈利能力水平差異較大，亟待改善。缺少盈利質(zhì)量優(yōu)秀的公司，只有3家盈利質(zhì)量良好的公司，無盈利質(zhì)量劣質(zhì)的公司，卻存在2家盈利質(zhì)量極差公司。此外，本文在對黑龍江省22家上市公司進(jìn)行因子得分分析的基礎(chǔ)上，將每個(gè)上市公司的各個(gè)因子得分作為變量，進(jìn)行歸類并分成四類：分別是盈利能力全面綜合發(fā)展型、盈利能力全面綜合發(fā)展欠缺型、盈利能力發(fā)展單級型和盈利能力亟需全面改進(jìn)型。其中處于第三類的公司較多，達(dá)10家，近半數(shù)，說明黑龍江省上市公司盈利能力發(fā)展是不全面的，單極化的趨勢明顯。此外除哈藥股份和三精制藥屬于盈利能力全面綜合發(fā)展型外，其它主營業(yè)務(wù)盈利強(qiáng)的公司綜合排名不高，這是一個(gè)需要關(guān)注的問題。
